Type-1 DG. Capacitive compensation

Type-1 DG. Capacitive compensation is not required
in this case as reactive power is injected by DG itself.
In the case of Type-2 and Type-3 DG, capacitive
compensation is separately required. This algorithm is
an extension of Direct Search Algorithm for
Capacitive compensation proposed by M. Ramalinga
Raju et. al.[1].
The technical merits of DG implementation
include voltage support, energy -loss reduction,
release of system capacity, and improve utility system
reliability [2]. By supplying power during peak load
periods DG can best serve as a price hedging
mechanism. Numerous techniques are proposed so far
to address the viability of DGs in power system.
Besides, several optimization tools, including
artificial intelligence techniques, such as genetic
algorithm (GA), Tabu search, etc., are also proposed
for achieving the optimal placement of DG. An
optimization approach using GA for minimizing the
cost of network investment and losses for a defined
planning horizon is presented in [3]. The method for
optimal placement of DG for minimizing real power

Kết quả (Việt) 1:

Loại-1 DG. Capacitive bồi thường là không cần thiết trong trường hợp này là phản ứng điện được tiêm bởi DG chính nó. Trong trường hợp loại 2 và loại 3 DG, điện dung bồi thường phải có một cách riêng biệt. Thuật toán này là một phần mở rộng của giải thuật tìm kiếm trực tiếp cho Capacitive đền bù được đề xuất bởi M. Ramalinga Raju et. Al. [1]. Những thành tích kỹ thuật của việc thực hiện DG bao gồm hỗ trợ điện áp, năng lượng-giảm cân, phát hành của hệ thống công suất, và cải thiện hệ thống tiện ích độ tin cậy [2]. Bằng cách cung cấp điện trong thời gian cao điểm tải thời kỳ DG tốt nhất có thể phục vụ như là một giá bảo hiểm rủi ro cơ chế. Nhiều kỹ thuật được đề xuất cho đến nay đến địa chỉ tính khả thi của KPDS trong hệ thống điện. Bên cạnh đó, một số công cụ tối ưu hóa, bao gồm cả kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như di truyền thuật toán (GA), Tabu tìm, vv, cũng được đề xuất để đạt được vị trí tối ưu của DG. Một phương pháp tiếp cận tối ưu hóa bằng cách sử dụng GA để giảm thiểu các chi phí đầu tư mạng lưới và các thiệt hại cho một định nghĩa lập kế hoạch đường chân trời được trình bày trong [3]. Phương pháp vị trí tối ưu của DG cho giảm thiểu sức mạnh thực sự

Kết quả (Việt) 2:

Type-1 DG. Bồi thường dung không cần thiết
trong trường hợp này là công suất phản kháng được tiêm bởi DG chính nó.
Trong trường hợp của Type-2 và Type-3 DG, dung
bồi thường được yêu cầu riêng biệt. Thuật toán này là
một phần mở rộng của Direct Tìm kiếm Algorithm cho
điện dung bồi thường của M. Ramalinga đề xuất
Raju et. al. [1].
Các thành tích kỹ thuật thực hiện DG
bao gồm hỗ trợ điện áp, giảm năng lượng -loss,
phóng dung lượng hệ thống và cải thiện hệ thống tiện ích
đáng tin cậy [2]. Bằng cách cung cấp điện trong thời gian cao điểm
trong thời gian DG tốt nhất có thể phục vụ như là một giá bảo hiểm rủi ro
cơ chế. Nhiều kỹ thuật được đề xuất cho đến nay
để giải quyết các tồn tại của DGS trong hệ thống điện.
Bên cạnh đó, một số công cụ tối ưu hóa, bao gồm cả
kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như di truyền
thuật toán (GA), Tabu tìm kiếm, vv, cũng được đề xuất
để đạt được vị trí tối ưu của DG. Một
cách tiếp cận tối ưu hóa sử dụng GA để giảm thiểu
chi phí đầu tư mạng lưới và thiệt hại cho một định nghĩa
chân trời lập kế hoạch được trình bày trong [3]. Phương pháp cho
vị trí tối ưu của DG để giảm thiểu quyền lực thực sự